制程能力指数Ca或k

制程能力指数Ca或ｋ(准确度；Accuracy)：表示制程特性中心位置的偏移程度，值等于零，即不偏移。值越大偏移越大，越小偏移越小。

制程准确度Ca(Caoability of Accuracy)

标准公式

简易公式

T=USL-LSL=规格上限-规格下限=规格公差

P S.单边规格(设计规格)因没有规格中心值，故不计算Ca

制造规格将单边规格公差调整为双边规格,如此方可计算Ca

(Xbar －μ) (实绩平均值－规格中心值)

Ca(k) ＝──────＝───────────

(T ／2) (规格公差／2)

T＝USL－LSL=规格上限－规格下限＝规格公差

PS.制程特性定义

单边规格(设计规格)因没有规格中心值，故不计算Ca

制造规格将单边规格公差调整为双边规格,如此方可计算Ca

当Ca ＝0 时，代表量测制程之实绩平均值与规格中心相同；无偏移

当Ca ＝±1 时，代表量测制程之实绩平均值与规格上或下限相同；偏移100%

评等参考：Ca值愈小，品质愈佳。依Ca值大小可分为四级

等级Ca值处理原则

A 0≦|Ca|≦12.5% 维持现状

B 12.5%≦|Ca|≦25% 改进为A级

C 25%≦|Ca|≦50% 立即检讨改善

D 50%≦|Ca|≦ 100%采取紧急措施，全面检讨必要时停工生产

制程精密度Cp(Caoability of Precision)

制程能力指数Cp、Pp、CPU、CPL（精密度；Precision）：表示制程特性的一致性程度，值越大越集中，越小越分散。

或：双边能力指数(长期)

：双边绩效指数(短期)

：单边上限能力指数

：单边下限能力指数

USL：特性值之规格上限；即产品特性大于USL在工程上将造成不合格

LSL：特性值之规格下限；即产品特性小于LSL在工程上将造成不合格

：制程平均数估计值；即制程目前特性值的中心位置

：制程标准偏差估计值；即制程目前特性值的一致程度

PS.制程特性定义

单边规格(设计规格)因没有规格上限或下限

没有规格下限Cp ＝CPU ＝Cpk

没有规格上限Cp ＝CPL ＝ Cpk

制程精密度Cp(Caoability of Precision)

量测制程之实绩平均值与规格中心的差异性。

(USL－LSL) (规格上限－规格下限) Cp ＝──────＝───────────

6 σ(6个标准偏差) PS.单边规格(设计规格)因没有规格上限或下限

(USL－X) (规格上限－平均值) Cpu ＝──────＝───────────

3 σ(3个标准偏差)

(X －LSL) (平均值－规格下限) Cpl ＝──────＝───────────

3 σ(3个标准偏差)

制程精密度Cp(Caoability of Precision)之参考判定

当Cp愈大时，代表工厂制造能力愈强，所制造产品的常态分配越集中。等级判定：依Cp值大小可分为五级

综合制程能力指数Cpk：

同时考虑偏移及一致程度。

Cpk＝( 1 －k ) ｘCp 或MIN {CPU,CPL}

Ppk＝( 1 －k ) ｘPp 或MIN {PPU,PPL}

(X –μ)

K＝|Ca|＝──────

(T/2)

PS.制程特性定义

单边规格(设计规格)因没有规格上限或下限

没有规格下限Cp ＝CPU ＝Cpk

没有规格上限Cp ＝CPL ＝Cpk

评等参考

当Cpk值愈大，代表制程综合能力愈好。

等级判定：依Cpk值大小可分为五级

估计制程不良率ppm：

制程特性分配为常态时，可用标准常态分配右边机率估计。

Z USL＝CPU x 3 , Z LSL＝CPL x 3

估计标准偏差(Estimated Standard Deviation)

1.当STD TYPE=TOTAL；制程变异存有特殊原因及共同原因时，以此估计标准偏差。

2.当STD TYPE=sbar/c4；使用XBAR-s管制图分析制程，制程显示在管制状态下且

特性的分配为常态时，以此估计标准偏差。

3.当STD TYPE=Rbar/d2 ；使用XBAR-R管制图分析制程，制程显示在管制状态下

且特性的分配为常态时，以此估计标准偏差。

组标准偏差(Subgroup Standard Deviation)

标准偏差平均k = 样本组数

组中位数(Subgroup Median)

中位数平均

组全距(Subgroup Range) Ri ＝Xmax －Xmin

全距平均

将收集的数据依大小次序归类于既定的组别中，以观察整体数据分布的情况，一般可以了解其中心位置、分散程度及分配型态。直方图及次数分配表之制作步骤如下：

1. 收集数据：数据最好收集50个以上，较容易显示出整体数据分布的情况。

例如下表，ｎ=100。

2.决定组数：分组的组数并没有统一的规定，但太多或太少组皆会使直方图失真，建议分组组数依数据之样本大小n决定，如下表。本例n=100，k=10 。

3.决定组距：组距h 可由组数k 除以全距R 来决定，如下式。

全距R

组距＝h＝──────＝───

组数k